【摘 要】
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标准烟花算法粒子间交流机制存在缺陷,且对最优点位置不在原点和原点附近时的目标函数求解能力差,对此本文提出差分进化引导趋化算子的烟花算法(BFA)。利用差分进化算法和趋
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,中国水产科学院淡水渔业研究中心
【基金项目】
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“十二五”农村领域国家科技计划子课题(No.2015BAD17B02-8);现代农业产业技术体系专项资金项目(No.CARS-49);江苏省产学研合作项目(No.BY2015019-30)
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标准烟花算法粒子间交流机制存在缺陷,且对最优点位置不在原点和原点附近时的目标函数求解能力差,对此本文提出差分进化引导趋化算子的烟花算法(BFA)。利用差分进化算法和趋化算子的局部搜索优势,在每一次迭代的过程中不断寻找这一代的最好个体,通过最优个体信息对局部粒子维度信息进行修改从而使得整个群体得到改善,8个标准和增加位置偏移的测试函数仿真结果表明,BFW相比于原始烟花算法(FA),粒子群算法和SPSO在寻优精度和寻优速度上有了较好的提高。
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